18 resultados para Pesquisas qualitativas

em SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal


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Dissertação de mest., Tecnologia de Alimentos, Instituto Superior de Engenharia, Univ. do Algarve, 2013

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Dissertação de Mestrado, Gestão da Água e da Costa, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de Mestrado, Aquacultura e Pescas, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação mest., Estudos Artísticos, Universidade do Algarve, 2009

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Tese de dout., Ciências e Tecnologias do Ambiente (Modelação Ambiental), Univ. do Algarve, 1999

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Dissertação de mest., Didáctica e Inovação no Ensino das Ciências (Biologia/Geologia), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2011

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Dissertação de mest., Engenharia Biológica, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2011

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Dissertação de mest., Biologia Marinha (Ecologia e Conservação Marinha), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2012

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Dissertação de mest., Tecnologia dos Alimentos , Instituto Superior de Engenharia, Univ. do Algarve, 2013

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A área de Extração da Informação tem como objetivo essencial investigar métodos e técnicas para transformar a informação não estruturada presente em textos de língua natural em dados estruturados. Um importante passo deste processo é a resolução de correferência, tarefa que identifica diferentes sintagmas nominais que se referem a mesma entidade no discurso. A área de estudos sobre resolução de correferência tem sido extensivamente pesquisada para a Língua Inglesa (Ng, 2010) lista uma série de estudos da área, entretanto tem recebido menos atenção em outras línguas. Isso se deve ao fato de que a grande maioria das abordagens utilizadas nessas pesquisas são baseadas em aprendizado de máquina e, portanto, requerem uma extensa quantidade de dados anotados.

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The Mozambique tilapia (Oreochromis mossambicus) is a maternal mouthbrooding cichlid from the southern Africa. The olfactory sensitivity of the species to 20 amino acids was assessed using the electro-olfactogram (EOG). We estimated whether the olfactory potency of the polar fraction of male urine can be explained by the presence of identified amino acids. In addition, filtrate and amino acid mixture of the urine of Nile tilapia were used to estimate their olfactory potency for O.mossambicus. Finally, concentrations of the main amino acids were measured in the urine of males of different social status and the correlations between amino acid concentration and hierarchical status were explored. L-cysteine, L-glutamine and L-threonine were the most potent stimuli at M while L-proline and L-aspartate were the least potent. Four groups of amino acids were identified according to their thresholds of detection and three groups – according to the similarity of their ɣ-factors. The estimated threshold of detection for O.mossambicus mixture was higher than that for the filtrate. On the contrary, the threshold of detection for the mixture of Nile tilapia was lower than that for the filtrate The concentration of L-arginine in the urine was positively correlated with fish dominance index. Both L-arginine and L-glutamic acid concentrations had much greater variability in dominant males (DI˃0.5) than in subordinate males (DI˂0.5). The urinary concentrations of L-phenylalanine had similar variability in dominant and subordinate groups. The Mozambique tilapia has olfactory sensitivity to all twenty amino acids tested. The fish showed more acute sensitivity to conspecific urine filtrate than to the heterospecific. Olfactory potency of O.mossambicus filtrate can be largely but not fully explained by the presence of L-arginine, L-glutamic acid and L-phenylalanine. Larginine and L-glutamic acid may indicate the dominance status of the fish and, possibly, individual identity.

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A performance dos detetores sísmicos atualmente utilizados pode e deve ser melhorada. Atualmente existem vários algoritmos para a deteção de sismos de forma automática, desde os sistemas simples baseados em STA/LTA, aos mais sofisticados baseados em reconhecimento de padrões. Este estudo pretende dar continuidade ao desenvolvimento de uma abordagem de deteção de eventos sísmicos ao nível da estação local, utilizando uma técnica bastante conhecida, chamada Máquina de Vetores de Suporte (SVM). SVM é amplamente utilizada em problemas de classificação, devido a sua boa capacidade de generalização. Nesta experiência, a técnica baseada em SVM é aplicada em diferentes modos de operações. Os resultados mostraram que a técnica proposta dá excelentes resultados em termos de sensibilidade e especificidade, além de exigir um tempo de deteção suficientemente pequeno para ser utilizado num sistema de aviso precoce (early-warning system). Começamos pela classificação de dados de forma Off-line, seguido da validação do classificador desenvolvido. Posteriormente, o processamento de dados é executado de forma contínua (On-line). Os algoritmos foram avaliados em conjuntos de dados reais, provenientes de estações sísmicas da Rede de Vigilância Sísmica de Portugal, e em aplicações reais da área de Sismologia (simulação de funcionamento em ambiente real). Apesar de apenas duas estações serem consideradas, verificou-se que utilizando a combinação de detetores, consegue-se uma percentagem de deteção idêntica para quando utilizado um único modelo (Abordagem OR) e o número de falsos alarmes para a combinação de modelos é quase inexistente (Abordagem AND). Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de pesquisas futuras.

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Dissertação de mestrado, Oncobiologia,(Mecanismos Moleculares do Cancro), Departamento de Ciências Biomédicas e Medicina, Universidade do Algarve, 2015

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Dissertação de mestrado, Tecnologia de Alimentos, Instituto Superior de Engenharia, Universidade do Algarve, 2015

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Dissertação de mestrado, Arqueologia, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2015